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false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 public class SqlJoinWithSocket { public static void main(String[]
ibm.jsse2.overrideDefaultTLS”为“true”，设置后可以同时支持TLS V1.0/V1.1/V1.2，详情可参考https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSYKE2_8.0.0/com.ibm.java.security
Zone”。单击“Save”保存。如需添加多条策略有效期，可单击按钮添加。如需删除策略有效期，可单击按钮删除。 单击“Add”，在策略列表可查看策略的基本信息。等待策略生效后，验证相关权限是否正常。 如需禁用某条策略，可单击按钮编辑策略，设置策略开关为“Disabled”。 如果不再使用策略，可单击按钮删除策略。
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
ol 用于Client与ResourceManager之间。Client通过该协议可实现将应用程序提交到ResourceManager上，查询应用程序的运行状态或者中止应用程序等功能。 表1 ApplicationClientProtocol常用方法 方法 说明 forceKil
解决Hivese提交sql卡顿问题 支持jobhistory查询失败信息接口 解决细粒度权限不生效问题 解决hive on Spark读取数据异常问题 解决Hive on mrs任务执行两次数据量增大问题 解决Hive开启矢量向量化查询有些字符串性能差问题 MRS 1.9.0.5 修复问题列表：
"kafkaBolt" grouping: type: SHUFFLE #分组方式为shuffle，无需传入参数 部署运行及结果查看 使用如下命令打包：“mvn package”。执行成功后，将会在target目录生成storm-examples-1.0.jar。 将打
"kafkaBolt" grouping: type: SHUFFLE #分组方式为shuffle，无需传入参数 部署运行及结果查看 导出本地jar包，请参见打包Storm样例工程应用。 将4中获取的配置文件和5中获取的jar包合并统一打出完整的业务jar包，请参见打包Storm业务。
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
单击“Add Conditions”，添加策略适用的IP地址范围，单击“Add Permissions”，添加对应权限。 Select：查询权限 Insert：插入权限 Create：创建权限 Drop：drop权限 Delete：删除权限 Use：use权限 Alter：alter权限
行完成。 步骤3：检查迁移后的文件信息 登录迁移目的端集群主管理节点。 在集群客户端内执行hdfs dfs -ls -h /user/命令查看迁移目的端集群中已迁移的文件。 （可选）如果源端集群中有新增数据需要定期将新增数据迁移至目的端集群，则配置定期任务增量迁移数据，直到所有业务迁移至目的端集群。
规划好新的目录路径，用于保存旧目录中的数据。 准备好MRS集群管理员用户admin。 操作步骤 检查环境。 登录Manager，选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务”查看Yarn的状态“运行状态”是否为“良好”。 是，执行1.c。 否，Yarn状态不健康，执行1.b。 修复Yarn异常，任务结束。 确定修改NodeManager的存储目录场景。
务目标的数据模型。 基于预设的数据模型，使用易用的SQL数据分析，用户可以选择Hive（数据仓库），SparkSQL以及Presto交互式查询引擎。 数据呈现调度 用于数据分析结果的呈现，并与数据治理中心DataArts Studio集成，提供一站式的大数据协同开发平台，帮助用户
false; } } } 生成Table1和Table2，并使用Join对Table1和Table2进行联合查询，打印输出结果。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkStreamSqlJoinExample样例工程下的com.huawei.bigdata
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
223,372,036,854,775,807。 Decimal 默认值是(10,0)，最大值是(38,38)。 说明： 当进行带过滤条件的查询时，为了得到准确的结果，需要在数字后面加上BD。例如，select * from carbon_table where num = 1234567890123456
schemaFemaleInfo.registerTempTable("FemaleInfoTable"); // 执行SQL查询 Dataset<ROW> femaleTimeInfo = spark.sql("select * from " +
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
(3 rows) 在Analyze nation表之后： Analyze nation; ANALYZE: 6 rows --查询分析后的结果 SHOW STATS FOR nation; column_name | data_size | distinct_values_count
flatMap(_.split(" ")).groupBy("value").count() //开始运行将运行计数打印到控制台的查询。 val query = wordCounts.writeStream .outputMode("complete")
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